Cinq plans pour grand succès de données

Alors que le Big Data est que dans les premières étapes, vous voulez planifier pour le succès. Il est jamais trop tôt pour commencer avec les pratiques de planification et de bons de sorte que vous pouvez tirer parti de ce que vous apprenez et l'expérience que vous gagnez.

Planifiez vos objectifs grandes de données

De nombreuses organisations commencent leur voyage grande de données en expérimentant avec un projet unique qui pourrait fournir un certain avantage concret. En sélectionnant un projet, vous avez la liberté de tests sans risquer de dépenses en immobilisations. Cependant, si tout ce que vous finissez par faire est une série de projets ponctuels, vous avez probablement pas un bon plan en place lorsque vous commencez à comprendre l'intérêt d'exploiter les données de grandes dans l'entreprise.

Par conséquent, après avoir conclure certaines expériences et avoir une bonne compréhension initiale de ce qui pourrait être possible, vous avez besoin de fixer des objectifs. Qu'espérez-vous accomplir avec Big Data? Parties de votre entreprise pourrait être plus rentable avec l'infusion de plus de données? Il est important d'avoir une collaboration entre l'informatique et les unités d'affaires de développer des objectifs bien définis.

Après vous comprenez les objectifs que vous avez pour misant gros volumes de données, votre travail ne fait que commencer. Vous avez besoin d'impliquer toutes les parties prenantes dans l'entreprise.

Obtenir un groupe de travail ensemble est une excellente façon d'obtenir des représentants de l'entreprise ensemble afin qu'ils puissent voir comment leurs problèmes de gestion de données sont liées. Cette équipe peut évoluer dans une équipe qui peut aider à diverses unités d'affaires avec les meilleures pratiques. Le groupe de travail devrait avoir des représentants de chefs supérieure de gestion qui sont définition de la stratégie et de la direction des affaires.

Plan pour la sécurité dans le contexte de Big Data

Alors que les entreprises énumèrent toujours la sécurité des données comme l'une des questions les plus importantes dont ils ont besoin pour gérer, ils sont souvent mal préparés pour les complexités liées à la gestion des données qui est hautement distribué et hautement complexes. Dans les premiers stades de grandes analyses de données, l'analyste ne sera pas sécuriser les données, car seule une petite partie de ces données sera enregistrée pour une analyse ultérieure.

Cependant, quand un analyste choisit une quantité de données qui seront apportées à la société, les données doivent être protégées contre les risques internes et externes. Certaines de ces données auront des informations privées qui doivent être masqué afin que personne ne sans autorisation a accès. Pour que la sécurité soit efficace dans le contexte de grands volumes de données, vous devez avoir un plan bien défini.

Planifiez une grande stratégie de gouvernance de données

La gouvernance de l'information est la capacité de créer une source d'information qui peut être approuvé par les employés, les partenaires et les clients. Une stratégie de gouvernance est de la responsabilité conjointe de l'informatique et de l'entreprise.

Par exemple, il existe des règles qui déterminent comment les données doivent être protégés selon les circonstances et les exigences gouvernementales. Les données de soins de santé doivent être entreposés de manière que l'identité et les données personnelles restent privées.

Des problèmes peuvent se développer quand un analyste recueille et analyse d'énormes volumes d'informations et ne se souvient pas de mettre en œuvre le droit de gouvernance pour protéger ces données. Sources des données elles-mêmes peuvent être propriétaires. Lorsque ces sources sont utilisées au sein d'une organisation, des restrictions peuvent exister sur la quantité de données est utilisé et à quelles fins.

Plan pour grande gérance des données

Il est facile de tomber dans le piège de supposer que les résultats de l'analyse de données sont correctes. Gestion aime numéros et aime prendre des décisions basées sur ce que disent les chiffres. Mais les dangers peuvent se produire si les données ne sont pas gérées dans le droit chemin.

Dans une situation où une entreprise est de déterminer quels clients sont potentiellement les meilleures cibles pour un nouveau produit, une entreprise pourrait vouloir analyser 10 ou 15 sources de données différentes pour arriver à des résultats.

Utilisation de sources de données qui sont basées sur les métadonnées différent et différentes hypothèses peuvent envoyer une société sur la mauvaise direction. Soyez prudent et assurez-vous que lorsque vous collectez des données qui pourrait être significatif qu'il peut exécuter d'une manière qui permet à l'entreprise de prendre les décisions les plus éclairées et précises. Cela signifie comprendre comment intégrer ces nouvelles sources de données avec les systèmes de données historiques.

L'étude des grandes données des meilleures pratiques et les modèles de levier pour planifier

Comme le grand marché de données arrive à maturité, les entreprises vont acquérir plus d'expérience avec les meilleures pratiques ou techniques qui ont réussi à obtenir les bons résultats. Vous pouvez rencontrer des pairs qui enquêtent sur les moyens de tirer parti big data pour obtenir des résultats d'affaires.

Vous pouvez également regarder aux vendeurs et aux intégrateurs de systèmes qui ont codifié les meilleures pratiques dans des schémas qui sont disponibles pour les clients. Il est toujours préférable de trouver des façons d'apprendre des autres, plutôt que de répéter une erreur que quelqu'un d'autre a appris à partir. Comme le grand marché de données commence à mûrir, vous serez en mesure de tirer parti de beaucoup plus de meilleures pratiques codifiées.